package yz.mr.count;


import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 *  *      2.Reduce阶段
 *  *          ①接收Mapper端输出的数据，将相同的学生ID的数据进行一次Reduce函数操作
 *  *          ②对所有的学生的成绩数据进行求和
 *  *          ③将累计的数据写出到本地或者到HDFS中
 *  输出的key：学生id
 *  输出的value： 学生的总成绩
 */

public class ScoreCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
    /**
     *
     * @param key   这里的可以是学生id
     * @param values  这里的数值是学生成绩
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int num =0;
        for (IntWritable value : values) {
            int score = value.get();
            num +=score;
        }
        context.write(key,new IntWritable(num));
    }
}
